Журнал "Системы Безопасности" № 1‘2025

Ц И Ф Р О В А Я Т Р А Н С Ф О Р М А Ц И Я , И И , И Н Т Е Р Н Е Т В Е Щ Е Й 112 П рограммные агенты существуют десяти- летия. Вначале они выполняли функции автоматизации рутинных задач, затем от про- стейших систем перешли к работе на основе правил многокомпонентных роботов, спо- собных адаптироваться к изменениям в реальном времени. Интеграция искусствен- ного интеллекта (ИИ) в их архитектуру открыла новую эру, где интеллектуальные алгоритмы, основанные на глубоких нейро- сетях, Reinforcement Learning (RL, обучение с подкреплением) и LLM (от англ. Large Lan- guage Model – большая языковая модель), дали агентам возможность мыслить, обучать- ся и действовать с поразительной автоном- ностью. Можно сказать, что мы стали свиде- телями цифровой перезагрузки: традицион- ные системы rule-based уступают место гиб- ридным и обучаемым агентам, способным динамически перерабатывать входные дан- ные и принимать решения на лету. Чем отличаются ИИ-агенты от классических? В основе классических агентов лежали реактив- ные механизмы, где логика "если – то" позво- ляла моментально реагировать на изменения среды, но без возможности планирования или самообучения. Далее появились целенаправ- ленные и утилитарные агенты, для которых кри- тически важной становилась внутренняя цель и функция полезности, – это инструмент, поз- воляющий выбрать оптимальное действие среди множества вариантов. С приходом ИИ эти подходы трансформируются: современные агенты не только реагируют на входные данные, но и анализируют огромные массивы информа- ции, прогнозируя последствия своих шагов. Так, например, система GitHub Copilot увеличила скорость написания кода на 55 % по сравнению с ручным программированием: факт, который нельзя списать на удачу, его можно объяснить только качественной интеграцией ИИ в рабочий процесс. Эволюция агентных технологий особенно заметна в ИТ-секторе. В условиях SaaS-моде- лей и DevOps-циклов ИИ-агенты становятся незаменимыми помощниками в разработке, тестировании и оптимизации кода. Они дей- ствуют как цифровые "джуниоры" и "сеньоры" одновременно, их сфера деятельности про- стирается от автогенерации типовых фрагмен- тов кода до анализа пайплайнов CI/CD. Ком- пании вроде Microsoft и GitHub уже опираются на подобные решения, что позволяет им выпускать обновления продуктов в разы быстрее. Это не просто прогресс, а настоящая революция, в которой традиционный софт переосмысливается через призму новых алго- ритмов и вычислительных парадигм. Влияние ИИ-агентов на бизнес-процессы в ИТ Нельзя не отметить влияние ИИ-агентов на биз- нес-процессы в ИТ. Крупные банки, такие как JPMorgan, внедрили системы типа COIN для автоматического анализа контрактов, что сокра- тило временные затраты с сотен тысяч часов до секунд. Moody’s, применяя виртуальных анали- тиков, смогли значительно ускорить подготовку отчетов, создавая конкурентное преимущество на рынке. Эти примеры не просто галочки в списке инноваций, а реальные кейсы, под- тверждающие, что агентные системы становятся "сердцем" корпоративной инфраструктуры. Современные SaaS-платформы уже интегри- руют ИИ-агенты для автоматизации бизнес- процессов, позволяя пользователям получать результаты под ключ, без лишних манипуляций с интерфейсом и настройками. В области Интернета вещей (IoT) динамика при- менения ИИ-агентов становится еще более впе- чатляющей. Применение edge-ИИ и интеграция с сенсорными сетями позволяют агентам в реальном времени собирать данные с устройств, анализировать их и предпринимать действия, от управления умным домом до координации роботов на производственных линиях. В будущем возможны мультиагентные системы, где сотни программных единиц обме- ниваются информацией, работают как слажен- ный механизм, демонстрируя эффективность в промышленности и логистике. Разработчики будут вынуждены адаптироваться к новому ландшафту, где их роль трансформи- руется из "кодеров" в "архитекторов" интеллек- туальных систем. Современная реальность дик- тует необходимость слаженного взаимодей- ствия человека и машины: человек задает стра- тегию, а агент реализует ее с минимальными временными затратами. Платформы, позволяю- щие генерировать приложения "на лету" по текстовому описанию, уже сегодня подтвер- ждают, что программные агенты с ИИ диктуют новые правила игры. Модель динамического создания ПО под конкретный запрос Одним из наиболее революционных трендов является динамическое создание программного обеспечения (ПО) под конкретный запрос. Традиционный цикл разработки, включающий сбор требований, проектирование, кодирова- ние, тестирование и релиз, зачастую занимает недели, а то и месяцы. Современные техноло- гии позволяют перевернуть этот процесс: поль- зователь формулирует задачу на естественном языке, а ИИ-агент, действуя по принципу prompt-based, генерирует готовое приложение или отдельные функциональные модули прак- тически в реальном времени. Фактические кейсы подтверждают, что с помощью таких систем можно построить работоспособный про- тотип за считанные часы. Например, стартапы уже экспериментируют с генерацией веб-при- ложений, оптимизированных под их бизнес- процессы, что позволяет не тратить ресурсы на традиционную разработку и быстрее выйти на рынок. Эта модель динамического создания ПО под конкретный запрос трансформирует подход к кастомизации программных решений. Вместо универсального продукта, разработанного под массовый рынок, появляется возможность соз- дания высокоспециализированных решений, точно отвечающих требованиям клиента. Такая система базируется на принципе Service as Soft- ware, где конечный результат – не просто набор функций, а комплексная автоматизация бизнес- процессов. В этом контексте ИИ-агенты высту- пают в роли интеграторов готовых блоков: они объединяют API, вызывают внешние сервисы и генерируют код, оптимизированный под кон- кретные бизнес-задачи. Факт: уже сегодня некоторые команды сообщают о сокращении цикла разработки до нескольких часов, что ранее, в традиционных условиях, требовало значительно большего времени и финансовых затрат. В итоге динамическое создание программного обеспечения под конкретный запрос представ- ляет собой один из самых ярких примеров слияния технологий ИИ и традиционных ИТ- систем. Это подход, который не только повыша- ет эффективность разработки, но и меняет саму философию создания цифровых продуктов, переход от статичных, универсальных решений к гибким, адаптивным системам, способным удовлетворить даже самые специфические потребности. Интеграция этой технологии в существующие бизнес-процессы открывает перед компаниями новые горизонты, позволяя февраль – март 2025 www.secuteck.ru Алексей Коржебин Эксперт журнала "Системы безопасности" Если вы еще не верите в ИИ, пора пересмотреть свои взгляды В предыдущем номере журнала был опубликован перечень технологических трендов на 2025 г. Одним из ключевых направлений является применение программных ИИ-агентов, и в настоящей статье данная тема будет рассмотрена более детально.